Gustavo José Simões

Título


Análise De Tipos De Suporte De Fornos Do Refino Através De Algoritmos Evolutivos


Orientador(es)


Nelson Francisco Favilla Ebecken


Resumo


A otimização de componentes mecânicos é um importante aspecto do processo de engenharia; um sistema bem projetado permitirá a economia de recursos financeiros. Um importante componente interno de fornos de refinaria de petróleo é o sistema que suporta os tubos. Este trabalho teve como meta gerar uma nova metodologia para a análise dos tipos de suportes de fornos de refinaria, desenvolvendo-se novas ferramentas computacionais, para a otimização de suportes, integradas aos programas de computador existentes para o projeto dos suportes. Para a otimização dos suportes das zonas de radiação e convecção dois algoritmos evolutivos são utilizados, algoritmos genético e enxame de partículas. Neste trabalho, uma comparação entre estes dois métodos de otimização foi realizada para cada tipo de suporte. Recentes técnicas de penalidade dinâmica, especificamente o método da penalidade adaptativa são incorporados ao algoritmo de otimização. Os requisitos operacionais e de resistência são considerados no projeto como especificado pela norma API560 [API560, 2001]. Os resultados mostram que o modelo converge para uma solução eficiente. Exemplos de projetos reais são incluídos no estudo para demonstrar a eficiência do algoritmo. Após o estudo de otimização dos diversos tipos de suportes será realizado uma investigação da influência das incertezas identificadas no projeto de otimização dos suportes.


Abstract


The optimization of mechanical components is an important aspect of the engineering process; a well-designed system will save financial resources. An important internal component of oil refinery furnaces is the system that supports the pipes. This work was aimed at generating a methodology for the analysis of the types of support systems of refinery furnaces, developing new computational tools for the optimization of the support systems, integrated into existing computer programs for the design of the support systems. Two evolutionary algorithms were used for the optimization of the radiation and convection zone support systems: genetic algorithm and particle swarm optimization. In this study, a comparison between these two optimization methods was performed for each support system. Recent dynamic penalty techniques, specifically the adaptive penalty method, were incorporated into the optimization algorithm. The operational and resistance requirements were considered in the project as specified by the API560 standard. The results show that the model leads to an efficient solution. Examples of actual projects were included in the study to demonstrate the effectiveness of the algorithm. After the optimization study of various types of support systems, the influence of the uncertainties identified in the support systems optimization design will be researched.


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